基于Sentinel-2影像的SAVI快速过火区面积提取

作者：赵亚红; 江培华; 李佳慧; 郝延锦

来源：华北科技学院学报, 2021, 18(06): 27-34.

DOI：10.19956/j.cnki.ncist.2021.06.005

• 过火区
• NBR
• SAVI
• dNBR
• dSAVI

森林大火严重影响生态环境及人民生命财产安全。快速准确的提取过火迹地范围、掌握火灾情况,快速做出应急响应非常重要。本文以2020年3月30日四川凉山州森林大火为例,利用灾前、灾后Sentinel-2数据,采用影像归一化燃烧比(NBR)和土壤调整植被指数(SAVI)对火烧区域进行检测,对差分归一化燃烧比(dNBR)和差分土壤调整植被指数(dSA VI)进行非监督分类,快速提取过火区面积。研究结果表明,利用dSAVI识别的过火区面积更接近官方数据,火烧迹地识别精度达到92.83%,且Sentinel-2数据利用SAVI指数获取实时过火面积的方法简单快捷、所提取的结果更准确,其可以为灾害评估和灾后重建提供参考,为森林火灾应急响应提供技术支撑。

• 单位
  建筑工程学院; 华北科技学院